HCL Technologies庆祝在澳大利亚和新西兰市场创新20年

全球领先科技公司HCL Technologies将庆祝其在澳大利亚和新西兰市场20周年,届时开展系列活动。多年来,公司在该地区投资建设研究与技术中心,在数字化转型、区块链等领域创新,服务50多家客户。此外,公司还注重员工多元与包容,举办体育活动。

悉尼--(美国商业资讯)--全球领先的科技公司HCL Technologies (HCL)将庆祝其在澳大利亚和新西兰市场20周年,届时将在其办事处和其所服务的社区开展一系列项目与活动。

 

自HCL在悉尼开设其在澳新地区的首家办事处以来,公司已在该地区投资建设多家现代化的研究与技术中心。多年来,公司为澳大利亚IT市场以及当地经济做出了巨大的贡献,触及各个领域人们的生活,其8个业务点拥有1,600多名优秀员工,包括澳大利亚阿德莱德、悉尼、墨尔本、布里斯班、珀斯和堪培拉,以及新西兰奥克兰和惠灵顿。HCL在数字化转型,设计思维、区块链、网络安全、云原生和人工智能等领域积极创新,服务于澳新地区50多家客户,其中包括该地区四大顶尖银行中的三家。这些年来,HCL曾赢得多个奖项,并积极推进战略性进入市场的合作伙伴关系,从而为其客户群提供创新、灵活的解决方案。

 

HCL Technologies执行副总裁兼澳大利亚和新西兰国家经理Michael Horton表示:“我们希望借此机会向我们的客户、合作伙伴和各位同仁致以谢意,感谢他们的大力支持。这是学习、发展、创新的了不起的20年,在我们与澳大利亚和新西兰生态圈同庆之际,回首成功让我们受宠若惊。”

 

HCL人才济济、强大多元的员工队伍是其未来创新的核心所在,这些员工为公司在该地区的发展奠定了坚实的基础。HCL也是该地区第一批致力于促进工作场所多元与包容的科技公司之一。

 

为此,HCL于2015年针对该地区推出“女性领导澳大利亚”(Women Lead Australia)旗舰计划,随后于2017年推出第二届。通过这项在澳大利亚开展的一对一指导计划,HCL对其合作伙伴和客户群中的女性领导者产生了积极的影响,将她们的职业发展推向新的高度。

 

多年来,凭借其与全球体育协会的合作伙伴关系,HCL为该地区带来了几项独特的体育活动,包括2018年在墨尔本和奥克兰举行的沃尔沃环球帆船赛(Volvo Ocean Race),并通过曼联足球学校(Manchester United Soccer School)计划将全世界最受欢迎的足球品牌曼联带到了悉尼和墨尔本。

 

公司亚太及中东区企业副总裁Swapan Johri表示:“自HCL在悉尼开设首家办事处以来,澳新地区一直是HCL作为一家组织进行突破性创新的核心地区。过去20年来,我们在澳大利亚和新西兰的规模扩大至八家技术中心之多。秉着坚持创新和以客户为本的文化,我们将继续为客户提供一流的支持,满足其不断变化的技术要求。”

 

关于HCL Technologies

 

HCL Technologies (HCL)是一家全球领先的技术公司,通过数字技术转型帮助全球企业进行业务重构和变革。HCL在44个国家开展业务,在截至2019年3月31日的财务年度,合并收入为86亿美元。HCL专注于提供以模式1-2-3增长战略为重点的集成服务组合。模式1包括应用、基础设施、业务流程外包和工程与研发服务领域的核心服务,通过DRYiCE™ Autonomics转变客户的业务和IT环境,使之变得“精益”和“敏捷”。模式2侧重于以体验为中心、以结果为导向的集成产品,包括数字与分析、物联网WoRKS™、云原生服务以及网络安全和GRC服务,以推动业务成效和实现企业数字化。模式3战略以生态系统为驱动,通过创建创新的知识产权伙伴关系以建立产品和平台业务。HCL利用其全球综合性协同创新实验室和全球交付能力网络,在关键行业的垂直领域提供全面的多服务交付,包括金融服务、制造、电信、媒体、出版、娱乐、零售和CPG、生命科学和医疗保健、石油与天然气、能源与公用事业、旅游、运输与物流和政府。HCL拥有来自不同国家的137,965名专业雇员,致力于通过“超越合同的关系”为客户创造真正的价值。欲了解更多信息,敬请访问www.hcltech.com

 

前瞻性陈述

 

本新闻稿中的某些陈述是前瞻性陈述,包含多种风险、不确定性、假设和其他因素,可能导致实际结果与此等前瞻性陈述出现重大差异。除关于历史事实的陈述之外,所有其他陈述均可被视为前瞻性陈述,包括但不仅限于包含“计划”、“预期”、“相信”、“战略”、“机会”、“期望”、“希望”或其他类似措辞的陈述。与此等陈述相关的风险和不确定性包括但不仅限于关于待决监管程序的影响;收益波动;我们管理增长的能力;IT服务、业务流程外包和咨询服务的激烈竞争,包括可能影响我们成本优势的因素;印度工资增长;客户对我们服务、产品和费率结构的接受度;我们吸引和挽留高技能专业人士的能力;我们以具备成本效益、及时的方式整合收购资产的能力;固定价格、固定时限合同的时间和成本超支;客户集中化;对于移民的限制;我们管理国际业务的能力;我们的主要重点领域对技术的需求减少;电信网络中断;我们成功完成和整合潜在收购的能力;我们的品牌发展努力是否成功;对我们服务合同的损害赔偿责任;我们进行战略投资的公司/实体是否成功;撤回政府财政奖励;政治不稳定;在印度境外筹集资金或收购公司的法律限制;未经授权使用我们的知识产权;影响我们行业的其他风险、不确定性及一般经济情况。我们不能保证本新闻稿所作前瞻性陈述被实践证明准确,发布此等前瞻性陈述不应被视为公司或任何其他人士表示公司目标和计划将得以实现。本文的所有前瞻性陈述基于公司管理层目前可得的信息,公司不承诺更新不时由或代表公司所作的任何前瞻性陈述。

 

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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